IDENTIFIKASI FAKTOR PENYEBAB PENGANGGURAN DI KECAMATAN INDRA MAKMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE
ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
LIAN TIARNO 150823035
PROGRAM STUDI EKSTENSI MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2017
IDENTIFIKASI FAKTOR PENYEBAB PENGANGGURAN DI KECAMATAN INDRA MAKMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE
ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
LIAN TIARNO 150823035
PROGRAM STUDI EKSTENSI MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2017
PERSETUJUAN
Judul : IDENTIFIKASI FAKTOR PENYEBAB
PENGANGGURAN DI KECAMATAN INDRA MAKMUR KABUPATEN ACEH TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
Kategori : SKRIPSI
Nama : LIAN TIARNO
NomorIndukMahasiswa : 150823035
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU
PENGETAHUANALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Medan, Oktober 2017
Komisi Pembimbing:
Pembimbing
Dr. Mardiningsih, M.Si NIP. 19630405 19881 2 002
Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
Dr. Suyanto, M.Kom
NIP. 19590813 1986011 002
PERNYATAAN
IDENTIFIKASI FAKTOR PENYEBAB PENGANGGURAN DI KECAMATAN INDRA MAKMUR KABUPATEN ACEH TIMUR DENGAN
MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya
Medan, Oktober 2017
LIAN TIARNO 150823035
PENGHARGAAN
Alhamdulillah, puji dan syukur penulis panjatkan atas rahmat dan karunia yang dilimpahkan ALLAH SWT, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul “Identifikasi Faktor Penyebab Pengangguran Kecamatan Indra Makmur Kabupaten Aceh Timur Dengan Metode Analisis faktor”.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku dosen pembimbing yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan skripsi ini. Terimakasih kepada Bapak Drs. Gim Tarigan, Msi dan BapakDrs. Marihat Situmorang, M.si selaku dosen pembanding atas kritik dan saran yang membangun dalam penyempurnaan skripsi ini.Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Bapak Drs. Gim Tarigan M.Si selaku Ketua Jurusan Ekstensi Matematika FMIPA USU, Bapak Dr. Suyanto, M.Kom selaku Ketua Departemen Matematika FMIPA USU, Bapak Drs. Rosman Siregar, M.Si selaku Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU, dan Bapak Dr. Kerista Sebayang, M.Si selaku Dekan FMIPA USU, serta seluruh Staff Pegawai FMIPA USU.
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tuayang saya sayangi Bapak Tarmo, Ibu Suyanti dan Kakak Uun Lestari, Adik Aulia Fitri yang selalu memberikan doa dan dukungannya kepada penulis, serta terima kasih kepada, Member The Cost dan teman-teman seperjuangan saya Mahasiswa Ekstensi Matematika 2015 atas dukungan dan bantuannya selama ini. Penulis menyadaribahwa banyak kekurangan dalam skripsi ini, tapi penulis berharap semoga tulisan ini dapat bermanfaat bagi para pembaca
Medan, Oktober 2017 Penulis
LIAN TIARNO 150823035
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Abstrak iv
Abstrack v
Daftar Isi vi
Daftar Tabel viii
Daftar Gambar ix
Daftar Lampiran x
BAB 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 4
1.3 Batasan Masalah 4
1.4 Tujuan Penelitian 4
1.5 Manfaat Penelitian 5
1.6 Tinjauan Pustaka 5
1.7 Metode Penelitian 8
BAB 2 Landasan Teori
2.1 Produktivitas Karyawan 9 2.1.1 Pengertian Produktivitas 9
2.1.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas 10
2.2 Ciri-Ciri Karyawan Produktif 12
2.3 Data 14
2.4 Skala Pengukuran 14
2.5 Teknik Sampling 15
2.6 Metode Pengambilan Sampel 16
2.7 Analisis Data 17
2.7.1 Uji Validitas 17 2.7.2 Uji Reliabilitas 18 2.8 Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval 19
2.9 Analisis Faktor 20
2.10 Langkah-Langkah Analisis Faktor 21
2.10.1 Tabulasi Data 21 2.10.2 Pembentukan Matriks Korelasi 21
2.10.3 Ekstraksi faktor 23
2.10.4 Rotasi Faktor 26 2.10.5 Penamaan faktor 26
2.11 Deskripsi Variabel 27
BAB 3 Pembahasan
3.1 Populasi Penelitian 29
3.2 Pengambilan Sampel 29
3.3 Uji Validitas 29
3.4 Uji Reliabilitas 35
3.5 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval 36
3.6 Proses Analisi faktor I 48
3.7 Proses Analisis faktor II (Ekstraksi) 40
3.7.1 Communalities 40
3.7.2 Total Variance Explained 40
3.7.3 Scree Plot 42
3.8 Proses Analisis Faktor III (Rotasi) 44
3.9 Proses Analisis Faktor IV (Interpretasi Faktor)
45
BAB 4 Kesimpulan dan Saran
4.1 Kesimpulan 49
4.2 Saran
49
Daftar Pustaka
ABSTRAK
Pengangguran adalah suatu keadaan di mana seseorang yangtergolong dalam kategori angkatan kerja tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif tidak sedang mencari pekerjaan. Tingginya tingkat pengangguran dalam suatu negara dapat membawa dampak negatif terhadap perekonomian negara tersebut. Dimana, pengangguran akan menjadi beban tersendiri, tidak hanya bagi pemerintah, namun juga berdampak terhadap keluarga, lingkungan, dan lain sebagainya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor dominan yang menjadi penyebab pengangguran di Kecamatan Indra Makmur pada tahun 2016.
Pengumpulan data pada penelitian ini didapatkan dari kuesioner yang dibagika terhadap 63 orang pengangguran, serta metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis faktor. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah total sampling. Variabel yang digunakan sebanyak 9. Dari data yang diperoleh dilakukan uji validitas dan reliabilitas serta analisis faktor menggunakan software SPSS 18.0 for windows. Hasil analisis menunjukan bahwa 9 variabel yang valid.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 3 faktor dominan yang mempengaruhi penyebab pengangguran yaitu tidak sesuai bidang (34,989%), faktor umur (12,979%), persaingan melamar kerja (11,295%). Ketiga faktor tersebut memberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 59,172% artinya keempat faktor tersebut merupakan faktor dominan dan sisanya dapat dipengaruhi faktor- faktor lainnya yang tidak teridentifikasi oleh penelitian.
Kata kunci : Analisis Faktor, Total Sampling, Reliabilitas.
ABSTRACT
Unemployment is a situation in which a person belonging to the category of labor force has no job and is actively not looking for a job. The high unemployment rate in a country can have a negative impact on the economy of the country. Where, unemployment will be a burden in itself, not only for the government, but also affect the family, the environment, and so forth. The purpose of this study is to analyze the dominant factors that cause unemployment in Indra Makmur Subdistrict in 2016. Data collection in this study was obtained from questionnaires distributed to 63 unemployed people, and research method used is factor analysis method. The sampling technique used is total sampling. Variables used as much as 9. From the data obtained is tested the validity and reliability and factor analysis using software SPSS 18.0 for windows. The results show that 9 variables are valid. Based on the research result, there are 3 dominant factors that influence the cause of unemployment that is not according to field (34,989%), age factor (12,979%), job applying competition (11,295%). These three factors give the cumulative diversity proportion of 59.172% meaning that the four factors are dominant and the rest can be influenced by other factors not identified by the research.
Keywords: Factor Analysis, Total Sampling, Reliability.
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 LATAR BELAKANG
Pengangguran merupakan istilah yang tidak asing lagi, karena pada dasarnya pengangguran adalah suatu keadaaan yang tidak terelakkan keberadaannya, baik itu di negara berkembang mau pun di negara maju sekalipun.Tiap negara dapat memberikan definisi yang berbeda mengenai definisi pengangguran.
Pengangguran adalah suatu keadaan dimana seseorang yang tergolong dalam kategori angkatan kerja tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif tidak sedang mencaripekerjaan.
Tingginya tingkat pengangguran dalam suatu negara dapat membawa dampak negative terhadap perekonomian negara tersebut. Dimana pengangguran akan menjadi beban tersendiri, tidak hanya bagi pemerintah, namun juga berdampak terhadap keluarga, lingkungan dan lain sebagainya. Selain itu, tingginya tingkat pengangguran di suatu negara, dapat pula meningkatkan jumlah kriminalitas, menambah keresahan sosial, serta meningkatkan kemiskinan di dalam suatu negara.
Badan pusat statistik RI pernah merilis Laporan Sosial Ekonomi Mei 2016, diantaranya menyajikan data tentang kondisi ketenaga kerjaan di Indonesia, Secara nasional, Angka pengangguran di Indonesia mencapai 5,50%. (BPS, Aceh Timur: 2016). Badan Pusat Statistik kabupaten Aceh Timur juga pernah merilis di dalam buku Aceh Timur Dalam Angka (Atinda), Kecamatan Indra Makmu memiliki angka pengguran 94 orang ditahun 2015 dan 63 orang di tahun 2016, ( BPS Aceh timur dan Catatan Sipil Indra Makmur)
Dengan begitu, banyak sedikitnya lowongan pekerjaan saat ini banyak perusahaan yang berusaha untuk memperkecil biaya perusahaan dengan cara memutus hubungan kerja (PHK) terhadap karyawannya sendiri. Kriteria karyawan perusahaan saat ini sangat tinggi sekali termasuk menyangkut umur, kecerdasan dan keahlian para pencari kerja. Belum lagi dengan kepadatan penduduk yang menyebabkan lowongan pekerjaan tidak sesuai dengan banyaknya para
pencarikerja. Sehingga sudah sepantasnya pemerintah harus lebih memperhatikan masalah pengangguran yang ada di Indonesia ini.
Dari uraian diatas serta pemikiran diatas, maka penulis merasa terdorong untuk mendalami dan meneliti tentang “ Identifikasi Faktor Penyebab Pengangguran Kecamatan Indra Makmur Dengan Menggunakan Metode Analisis Faktor ”
1.2 RUMUSAN MASALAH
Permasalahan pada penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh persaingan melamar kerja, lowongan pekerjaan, PHK, kurangnya informasi, karyawan perusahaan tidak sesuai jurusan, tuntutan perusahaan, perhatian pemerintah,umur, kepadatan penduduk, kemalasan dan penerapan kecerdasan terhadap pengangguran di Kabupaten Aceh Timur, khususnya Kecamatan Indra Makmur.
1.3 BATASAN MASALAH
Untuk lebih mempermudah dan agar lebih terarah, maka penulis membatasi ruang lingkup permasalahannya, yaitu:
1. Populasi yang diambil dibatasi pada penduduk Kecamatan Indra Makmur Kabupaten Aceh Timur pada Tahun 2016 yang tidak memiliki pekerjaan.
a. Usia 15-58 tahun yang tidak memiliki pekerjaan.
b. Orang yang bekerja kurang dari dua hari dalam seminggu.
c. Orang yang tidak bekerja atau sedang mencari pekerjaan
2. Penelitian ini hanya dibatasi pada 9 variabel dalam menganalisis faktor-faktor pengangguran di kabupaten Aceh Timur, khususnya Kecamatan Indra Makmur.
1.3 MANFAAT PENELITIAN
Adapun manfaat dari penelitian adalah:
1. Sebagai bahan masukan atau bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil keputusan atau menetapkan kebijakan tentang masalah pengangguran Kecamatan Indra Makmur.
2. Semakin banyaknya penelitian akan semakin terbuka informasi dan cara- cara yang efektif dalam menanggulangi masalah pengangguran di Kabupeten Aceh Timur khususnya Kecamatan Indra Makmur.
3. Dapat dijadikan kerangka penilaian ke arah pembangunan dalam memecahkan masalah pengangguran di Aceh.
4. Menabah ilmu pembelajaran untuk diri sendiri dan mengaplikasikannya kepada masyarakat.
1.4 TUJUAN PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor dominan yang menjadi penyebab pengangguran di Kecamatan Indra Makmur pada tahun 2016.
1.5 TINJAUAN PUSTAKA
1. Pengambilan Sampel
Ada beberapa cara pengambilan sampel penelitian yang di gunakan untuk menentukan jumlah sampel penelitian. Total sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana jumlah sampel sama dengan populasi (sugiyono,2007). Alasan mengambil total sampling, karen amenurut Sugiyono (2007) jumlah populasi yang kurang dari 100 seluruh populasi dijadikan sampel penelitian sampel penelitian semuanya. Populasi populasi yang diambildari penelitian ini adalah 63 orang dan besar sampel pada penelitian ini adalah 63.
2. Skala LIKERT
Skala yang sering dipakai dalam penyusunan kuesinoer adalah skala ordinal atau sering disebut skala LIKERT, yaitu skala yang berisi lima (5) tingkat preferensi jawaban dengan pilihan jawaban sebagai berikut (Arikunto, 2006:152).
1= Sangat Setuju 2 = Setuju
3 = Cukup Setuju 4 = TidakSetuju
5 = Sangat Tidak Setuju 3. Uji Validitas
Validitas merupakan alat ukur untuk melihat atau mengetahui apakah kuesioner dapat digunakan untuk mengukur keadaan responden sebenarnya. Untuk menguji validitas keadaan responden digunakan rumus korelasi Product Moment Pearsons, yaitu:
(1.1)
Keterangan
:
= Koefisien Korelasi n = Jumlah Responden
X = Nilai pertanyaan dari variabel Y = Skor Total
4. UjiReabilitas
Nilai Cronbach Alpha (CA) diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(1.2)
Keterangan:
: Nilai Koefisien Cronbach Alpha
K : Jumlah Item ( Banyaknya variabel penelitian ) : Jumlah Variansi Skor Total
: VariansiRespondenUntuk Item Ke-i
5. Analisis Faktor
Pada dasarnya faktor merupakan kombinasi linear dari variabel-variabel asli/awal, sebagai hasil suatu survei atau penelitian. Nilai atau skor faktor untuk faktor yang ke-i yaitu , bisa dihitung berdasarkan berikut:
(1.3)
Keterangan:
i : 1,2,3,...,n n : Jumlah variabel
: Perkiraan faktor ke-i ( Didasarkan pada nilai variabel X dengan Koefisien
: Timbangan/ bobot atau koefisien nilai faktor ke-i
Adapun langkah-langkah Analisis Faktor sebagai berikut:
a. Tabulasi Data
Data yang diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuisioner ditempat yang telah ditentukan, kemudian data ini dikumpulkan dan ditabulasikan pada kolom- kolom agar mempermudah untuk dikonversikan pada software yang akan digunakan.
b. Pembentukan Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matriks yang memuat koefisien korelasi dari semua koefisien dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini.Matriks ini digunanakan untuk mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian. Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melalukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor.
c. Ekstrasi Faktor
Pada tahap ini akan dilakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstraksi terhadap sekumpulan variabel yang ada KMO > 0,5 sehingga terbentuk satu atau lebih faktor.
d. Rotasi Faktor
Pada rotasi faktor, matriks faktor trans formasikan kedalam matriks yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah di interpresentasikan.
e. Penamaan Faktor
Pada tahapan ini akan diberikan nama-nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan faktor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya. Setelah tahapan pemberian nama faktor terbentuk.
1.5 METODE PENELITIAN
Urutan proses dalam penelitian ini antara lain:
1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, data primer bersumber dari hasil kuesioner terhadap responden.
2. Menentukan variabel penelitian
3. Mengolah dan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan software statistika SPSS sebagai berikut:
a. Menguji validitas data b. Menguji realibitas data
c. Mentransformasi data ordinal menjadi data interval terhadap variabel bebas dengan Metode Successive Interval (MSI) dengan bantuan Microsoft Excel
d. Menganalisis data dengan menggunakan langkah-langkah analisis faktor e. Menentukan ketepatan model
4. Membuat kesimpulan dan saran
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 PERTUMBUHAN EKONOMI
Pertumbuhan ekonomi adalah proses perubahan kondisi perekonomian suatu negara secara berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik selama periode tertentu. Pertumbuhan ekonomi dapat diartikan juga sebagai proses kenaikan kapasitas produksi suatu perekonomian yang diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional. Adanya pertumbuhan ekonomi merupakan indikasi keberhasilan pembangunan ekonomi.
Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi adalah: ( Artikel Pertumbuhan Ekonomi oleh Shariya Saran : 2010 )
Faktor Sumber Daya Manusia
Sama halnya dengan proses pembangunan, pertumbuhan ekonomi juga dipengaruhi oleh SDM. Sumber daya manusia merupakan faktor terpenting dalam proses pembangunan, cepat lambatnya proses pembangunan tergantung kepada sejauh mana sumber daya manusianya selaku subjek pembangunan memiliki kompetensi yang memadai untuk melaksanakan proses pembangunan dengan membangun infrastruktur di daerah-daerah.
Faktor Sumber Daya Alam
Sebagian besar negara berkembang bertumpu kepada sumber daya alam dalam melaksanakan proses pembangunannya. Namun, sumber daya alam saja tidak menjamin keberhasilan proses pembanguan ekonomi, apabila tidak didukung oleh kemampaun sumber daya manusianya dalam mengelola sumber daya alam yang tersedia. Sumber daya alam yang dimaksud diantaranya kesuburan tanah, kekayaan mineral, tambang, kekayaan hasil hutan dan kekayaan laut.
Faktor Ilmu Pengetahuan dan Teknologi
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat mendorong adanya percepatan proses pembangunan, pergantian pola kerja yang semula menggunakan tangan manusia digantikan oleh mesin-mesin canggih berdampak kepada aspek efisiensi, kualitas dan kuantitas serangkaian aktifitas pembangunan ekonomi yang dilakukan dan pada akhirnya berakibat pada percepatan laju pertumbuhan perekonomian.
Faktor Budaya
Faktor budaya memberikan dampak tersendiri terhadap pembangunan ekonomi yang dilakukan, faktor ini dapat berfungsi sebagai pembangkit atau pendorong proses pembangunan tetapi dapat juga menjadi penghambat pembangunan.
Budaya yang dapat mendorong pembangunan diantaranya sikap kerja keras dan kerja cerdas, jujur, ulet dan sebagainya. Adapun budaya yang dapat menghambat proses pembangunan diantaranya sikap anarkis, egois, boros, KKN, dan sebagainya.
Sumber Daya Modal
Sumber daya modal dibutuhkan manusia untuk mengolah SDA dan meningkatkan kualitas IPTEK. Sumber daya modal berupa barang-barang modal sangat penting bagi perkembangan dan kelancaran pembangunan ekonomi karena barang-barang modal juga dapat meningkatkan produktifitas.
Salah satu masalah ekonomi terbesar di Indonesia adalah bayaknya jumlah pengangguran, dan pengangguran tersebut tidak lepas dari peran sumber daya manusia yang ada di suatu negara atau daerah.
2.2 PENGANGGURAN
Permasalahan di bidang ketenagakerjaan Indonesia yang paling dirasakan hingga kini adalah pengangguran. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik pada Agustus 2016, jumlah pengangguran terbuka mencapai 7,5 6juta orang atau 6,18 persen dari angkatan kerja sebanyak 122,4 juta orang. Badan Pusat Statistik
kabupaten Aceh Timur juga pernah merilis di dalam buku Aceh Timur Dalam Angka (Atinda), Kecamatan Indra Makmu memiliki angka pengguran 94 orang ditahun 2015 dan 63 ornag di tahun 2016, ( BPS Aceh timur dan Catatan Sipil Indra Makmur )
Dalam pengamatannya, pengangguran disebabkan oleh dua hal yaitu jumlah angkatan kerja yang setiap tahun meningkat dan terbatasnya kesempatan kerja.
Peningkatan jumlah angkatan kerja diakibatkan karena adanya lulusan dari lembaga pendidikan maupun mereka yang belum diserap oleh pasar kerja pada tahun sebelumnya.
Sedangkan terbatasnya kesempatan kerja antara lain diakibatkan oleh kondisi pertumbuhan perekonomian Nasional dan adanya ketidaksesuaian antara kebutuhan dengan ketersediaan tenagakerja.
Tetapi juga pada penciptaan sumber daya manusia (SDM) yang mampu mengelola sumber daya alam yang tersedia sehingga membawa bangsa ini keluar menjadi bangsa yang hebat. Lemahnya SDM Indonesia dalam berkompetisi di dunia kerja salah satunya disebabkan sistem pendidikan dan penyiapan SDM yang salah.Untukitu, lembaga pendidikan di semua level diminta merancangulang program dan orientasi dengan memasukan unsur pendidikan kewirausahaan.
Lembaga pendidikan formal harus mampunyiapkan calon tenaga kerja handal dan kompetens lain menyiapkan kader bangsa terdidik dan Nasionalis. Untuk itu kurikulum dan selebihnya harus di desain dengan mempertimbangkan perkembangan zaman dan kebutuhannya selain perubahan pola fikir bagi peserta didik yang dalam bahasa pemerintahan Jokowi-JK disebutrevolusi mental.
Dalam penelitian ini penulisan akan meneliti faktor-faktor penyebab pengangguran yang dibatasi pada 9 faktor yang telah ditetapkan, yaitu: persaingan melamar kerja, lowongan pekerjaan, kurangnya informasi, karyawan perusahaan tidak sesuai jurusan, tuntutan perusahaan, perhatian pemerintah, umur, kepadatan penduduk dan kemalasan.
2.3 KONSEP PENELITIAN
Pada bagian ini dirancanglah kerangka untuk melaksanakan penelitian. Di dalamnya memuat secara rinci prosedur untuk pengumpulan data, instrumen penelitian, cara pengujian, kemungkinan jawaban terhadap research questions sampai dengan model analisis yang dipergunakan.
Berdasarkan klarifikasi atau tujuannya terdapat dua jenis penelitian atau analisis yang ingin diperoleh yaitu:
a. Exploratory Analysis, atau disebut juga Turkey Analysis dilakukan dengan cara melakukan analisis yang memungkinkan untuk mamahami/menemukan suatu sifat tertentu pada data. Exploratory Analysis cocok digunakan untuk penelitian yang tidak menguji hipotesis seperti Data Driven Research.
b. Confirmatory Analysis, adalah analisis yang dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dibuat berdasarkan teori tertentu (mengkonfirmasi teori) seperti pada Theory Driven Research.
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan konsep Exploratory Analysis, karena seluruh data akan diambil dari mekanisme kuesioner sebagai data primer, sehigga teori-teori yang ada hanya akan menjadi pertimbangan, namun tidak menjadi tolak ukur dari keseluruhan mekanisme penelitian.
Karena tujuan yang ingin diperoleh adalah untuk memperoleh faktor-faktor dominan yang menyebabkan pengangguran. Dan dari sini, akan teridentifikasi banyak variabel yang akan diolah sedemikian rupa menjadi faktor-faktor dominan yang dicari dan teknik multivariat dengan analisis faktor akan dipakai menjadi acuan bagi peneliti untuk mengidentifikasi data penelitian selanjutnya.
2.4 SUMBER DAN DATA SAMPEL
Dalam penelitian, selalu dilakukan pengumpulan data yang merupakan alat bantu utama dalam penelitian. Berdasarkan cara memperolehnya, terdapat dua jenis data, yaitu:
1. Data primer
Data primer adalah data yang secara langsung diambil dari objek-objek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Dalam penelitian ini, data primer akan diperoleh dari pengujian kuesioner.
2. Data sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Di penelitian ini data sekunder diambil dari fasilitas website secara rangkuman artikel yang ada di internet dari produsen produk dan pihak yang berkaitan
Dalam suatu penelitian diperlukan berbagai metode yang menunjang terlaksananya penelitian secara baik sehingga hasil yang didapatkan benar-benar akurat. Langkah awal dalam suatu penelitian adalah penetapan populasi sampel untuk mendapatkan bahan penelitian.
Populasi adalah sekelompok orang, benda, atau hal yang menjadi sumber pengambian sampel atau sekumpulan yang memenuhi syarat-syarat tertentu yang berkaitan dengan masalah penelitian. Sampel adalah bagian dari populasi statistik yang cirinya dipelajari untuk memperoleh informasi tentang seluruhnya atau dapat juga dikatakan sebagai suatu bagian dari populasi atau semesta sebaga wakil (representasi) populasi atau semesta itu.
Ada beberapa macam sampel yang didapat dipergunakan sesuai keperluan dan jenis penelitian antara lain:
1. Random sampling atau sampel acak adalah sampel yang terdiri dari unsur- unsur yang dipilih dari populasi dianggap random/acak bila tiap unsur- unsur yang dipilih dari populasi tersebut memiliki probabilitas atau kemungkinan yang sama untuk dipilih.
2. Sampel representative ialah sampel yang kira-kira memiliki karakterisrik- karakteristik populasi yang relevan dengan penelitian yang bersangkutan.
3. Sampel sistematis adalah sebuah sampel yang proses pemilihannya dilakukan secara sistematis dari populasinya. Sampel jenis ini banyak digunakan dalam penelitian statistika.
4. Sampel luas atau sampel kelompok adalah sampel yang prosedur pengambilan sampelnya menggunakan lokasi geografis sebagai dasarnya.
5. Sampel bertingkat. Bila populasinya ternyata terdiri dari bermacam- macam jenis, maka populasi dapat dibagi kedalam beberapa stratum dan sampelnya dapat dipilih secara random dari tiap stratum.
6. Sampel kuota adalah sampel yang dipilih dari stratum-stratum tertentu yang dianggap cukup representative bagi populasinya.
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel representative.
Sesuai dengan teori multivariat yang dikemukakan Hair bahwa standar ukuran sampel yang diperlukan untuk analisis faktor ini minimal 5 variabel yang diteliti Jika terdapat 20 variabel, maka sampel haruslah minmal 100 responden.
2.6 METODE SURVEI
Dalam pengumpulan data ini dilakuan survei. Survei adalah penelitian yang diadakan untuk memperoleh fakta dari gejala-gejala yang ada dan mencari keterangan secara faktual.
Jenis-jenis survei:
1. Book Survey
Pada survei ini kita memepelajari buku-buku atau bahan-bahan bacaan yang berhubungan dengan masalah atau topik permasalahan yang akan diteliti. Dimana didalamnya meneliti dokumen-dokumen, membaca buku- buku, karya ilmiah, majalah dan buku lainnya yang berhubungan dengan literatur ini.
2. Explanatory Survey
Survey bersifat menjelaskan suatu fenomena yang digambarkan. Teori yang ada memerlukan pengujian dan perencanaan survei, sehingga data yang dikumpulkan diperlukan penelitian mendapatkan penjelasan.
a. Content Survey
Di dalam survei terlebih dahulu kita harus mengumpulkan informasi tentang suatu peristiwa kemudian menguraikannya. Sebagai contoh,
jika kita menguraikan pengangguran maka yang dilihat adalah hal apa digunakan untuk mengukur tingkat pengangguran.
b. Survei Normatif
Survei ini bertujuan untuk mencari kesimpulan-kesimpulan mengenai keadaan masyarakat tertentu. Norma-norma atau kriteria-kriteria tertentu yang berlaku pada masyarakat.
c. Survei Status
Survei yang bertujuan untuk mengetahui posisi atau status seseorang dalam masyarakat.
2.7 INSTRUMEN PENELITIAN
Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner. Kusioner adalah sejumlah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk memperoleh jawaban atau infomasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya, atau hal-hal yang diketahuinya (Arikunto, 1998). Dengan kata lain kuesioner adalah salah satu alat yang dipergunakan untuk mengumpulkan data. Kuesioner biasanya berupa pertanyaan tertulis yang diberikan kepada responden untuk dijawab. Metode kuesioner ini digunakan apabila:
1. Tanggapan dari pertanyaan diketahui dan dapat dikuantifikasi 2. Mengumpulkan data dari grup besar
3. Data tidak dibutuhkan cepat
4. Ketika kesalahan tanggapan dapat ditoleransi
5. Ketika sumber daya untuk mengumpulkan data terbatas.
Beberapa jenis kuesioner berdasarkan cara pengumpulan data adalah:
1. Mail questionnaire (melalui surat)
2. Self administered (responden mengisi sendiri kuesioner tersebut) 3. Interview
4. Group administered questionnaire
Pada penelitian ini cara pengambilan data yang digunakan dengan mrnggunakan metode self administration ( respon dengan mengisi sendiri kuisioner tersebut )
2.8 SKALA PENGUKURAN
Teknik pengukuran data yang digunakan adalah attitude scales, yaitu suatu kumpulan alat pengukuran yang mengukur tanggapan individu terhadap suatu objek atau fenomena.
Skala pengukuran dari data yang diperoleh adalah berupa skala ordinal dengan menggunakan skala likert, dengan bobot nilai 5,4,3,2,1
Berdasarkan skala pengukurannya data dibedakan menjadi 4 macam, yaitu:
1. Skala Nominal
Misalnya: jenis kelamin, agama dan sebagainya. Sering juga data nominal diberi simbol bilangan saja. Misalnya: laki-laki diberi nilai 1 dan perempuan diberi nilai 2.
2. Skala Ordinal
Data yang diukur menggunakan ordinal selain mempunyai ciri nominal, juga mempunyai ciri berbentuk peringkat atau jenjang. Misalnya tingkat pendidikan nilai ujian (dalam huruf).
3. Skala Interval
Data yang diukur menggunakan skala interval selain mempunyai ciri nominal dan ordinal, juga mempunyai ciri interval yang sama.
4. Skala Rasio
Skala rasio ini selain mempunyai ketiga ciri dan skala pengukuran diatas, juga mempunyai nilai nol yang bersifat mutlak. Misalnya: umur, berat sesuatu, pendapatan dan sebagainya
2.9 TEKNIK SAMPLING
Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan banyaknya sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya (representatif) baik dari aspek jumlah maupun dari aspek karakteristik yang dimiliki populasi. Sampling adalah proses pemilihan sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan meneliti dan memahami karakteristik sampel dapat digeneralisir untuk karakteristik populasi.
Jarang sekali suatu penelitian dilakukan dengan cara memeriksa semua objek yang diteliti, tetapi sering digunakan sampling. Alasannya adalah:
1. Biaya, waktu dan tenaga untuk menyelidiki sensus.
2. Populasi yang berukuran besar selain sulit untuk dikumpulkan, dicatat dan dianalisis juga biasanya akan menghasilkan informasi yang kurang teliti.
Dengan cara sampling jumlah objek yang harus diteliti menjadi lebih kecil, sehingga lebih terpusat perhatiannya.
3. Percobaan-percobaan yang berbahaya atau bersifat merusak hanya cocok dilakukan dengan sampling.
Keuntungan dengan menggunakan teknik sampling antara lain adalah mengurangi ongkos, mempercepat waktu penelitian dan dapat memperbesar ruang lingkup penelitian (Teken, 1965). Metode pengambilan sampel yang ideal memiliki sifat-sifat sebagai berikut:
1. Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti.
2. Dapat menentukan ketepatan hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku dari taksiran yang diperoleh.
3. Sederhana dan mudah diperoleh.
4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah mungkin.
Dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian, ada empat faktor yang harus dipertimbangkan yaitu :
1. Derajat keseragaman populasi.
2. Ketetapan yang dikehendaki dari penelitian.
3. Rencana analisis.
4. Tenaga, biaya dan waktu.
Teknik sampling dapat dikelompokkan jadi dua yaitu:
1. Probability sampling, meliputi :
a. Simple random sampling (populasi homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada. Teknik ini hanya dilakukan jika populasinya homogen.
b. Proportionale stratifiled random sampling (populasi tidak homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak dengan memperhatikan stara yang ada. Artinya setiap strata terwakili sesuai proporsinya.
c. Disproportionate stratifiled random sampling yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel dengan populasi berstrata tetapi kurang proporsional, artinya ada beberapa kelompok strata yang ukurannya kecil sekali.
d. Cluster sampling (sampling daerah) yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel jika sumber data sangat luas.
Pengambilan sampel didasarkan di daerah populasi yang ditetapkan.
2. Non Probability Sampling, meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling accidental, purposive sampling, sampling jenuh dan snowball sampling.
2.10UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS 1. Uji validitas
Validitas merupakan alat ukur untuk melihat atau mengetahui apakah kuesioner dapat digunakan untuk mengukur keadaan responden sebenarnya. Untuk menguji validitas keadaan responden digunakan rumus korelasi Product Moment Pearsons, yaitu:
dimana
:
r = Koefisien Korelasi n = Jumlah Responden
X = Nilai pertanyaan dari variabel Y = Jumlah Total dari nilai X
jika nilai r hitung lebih besar dari r tabel maka kuesioner dinyatakan valid.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana alat ukur dapat dipercaya atau diandalkan dan sejauh mana hasil pengukuran konsisten bila dilakukan 2 kali atau lebih terhadap gejala yang sama, dengan alat ukur yang sama. Untuk mengukur reliabilitas alat ukur digunakan teknik Cronbach Alpha. Rumus yang digunakan adalah:
r =
keterangan:
r = nilai (koefisien) Alpa Cronbach k = banyaknya variabel penelitian = jumlah varians variabel penelitian
= varians total
suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha >0,60.
2.11 Analisis Faktor
Pada awalnya teknik analisis faktor dikembangkan pada awal abad ke-20.
Teknik analisis ini dikembangkan dalam bidang psikometrik atas usaha ahli statistika Karl Pearson, Charles Spearman, dan lainnya untuk mendefinisikan dan mengukur intelegensi seseorang.
Analisis faktor merupakan alat pereduksi, mengekstraksi sejumlah faktor bersama (common faktor) dari gugusan asal X1, X2,...Xp, sehingga:
1. Banyaknya faktor lebih sedikit dari variabel asal X.
2. Sebagian besar informasi variabel X tersimpan dalam faktor.
Kegunaan:
1. Mengekstraksi variabel laten dari indikator atau mereduksi variabel observasi menjadi variabel baru yang jumlahnya lebih sedikit
2. Mempermudah interpretasi hasil analisis, sehingga diperoleh Informasi yang lebih riil dan sangat berguna
3. Pemetaan dan pengelompokkan objek berdasarkan karakteristik faktor tertentu
4. Mendapatkan data variabel konstruks (skor faktor ) sebagai data input analisis lebih lanjut (analisis diskriminan, regresi, kluster, ANOVA, path, model stuctural, MDS, dan lain sebagainya).
Menurut Johnson dan Wichern (1982), analisis faktor merupakan teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk meringkas sejumlah p variabel yang diamati menjadi sejumlah m faktor penting, dengan m < p. Misal X adalah faktor random teramati dengan yang memiliki p komponen pada pengamatan ke-i, dengan faktor rata-rata dan matriks kovariansi ∑. Faktor X bergantung secara linier dengan variabel yang disebut faktor bersama dan sejumlah sumber variansi dari yang disebut faktor spesifik.
2.12Langkah-langkah Analisis faktor 2.12.1 Tabulasi Data
Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempat-tempat yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta ditabulasikan pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan digunakan
2.12.2 Pembentukan Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matriks yang memuat semua koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini. Matriks ini digunakan untuk mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian. Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor. Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan yaitu:
1. Menentukan besaran nilai Barlett Test of Sphericity, yang digunakan untuk mengetahui apakah ada korelasi signifikan antar variabel. Statistik uji bartlett adalah sebagai berikut:
dengan derajat kebebasan(degree of freedom) df =
Keterangan :
= jumlah observasi = jumlah variabel
| | = determinan matriks korelasi
2. Penentuan Keiser-Meyesr-Okliti (KMO) Measure of Sampling Adequacy, yang digunakan untuk mengukur kecukupan sampel dengan cara membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan koefisien korelasi parsialnya.
Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah (Kaiser, 1974):
1. Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan 2. Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan
3. Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga menengah 4. Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup
5. Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang memuaskan 6. Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat diterima
Angka MSA bekisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria yang digunakan untuk intepretasi adalah sebagai berikut:
1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lainnya.
2. Jika MSA lebih besar dari 0,5 maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
3. Jika MSA lebih kecil dari 0,5 dan atau mendekati nol (0), maka variabel tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya.
2.12.3 Ekstraksi Faktor
Pada tahap ini, akan dilakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstraksi terhadap sekumpulan variabel yang ada KMO>0,5 sehingga terbentuk satu atau lebih faktor. Metode yang digunakan untuk maksud ini adalah Principal Component Analysis dan rotasi faktor dengan metode Varimax (bagian dari orthogonal).
Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstraksi variabel tersebut sehingga menjadi beberapa faktor. Setelah memproses variabel-variabel yang layak, maka dengan program SPSS versi 20 akan diperoleh nilai hasil statistik yang menjadi indikator utama yaitu tabel communalities, tabel Total Variance Explained, Grafik Scree, tabel component matrix dan tabel rotated component matrix.
Tabel Communalities merupakan tabel yang menunjukkan persentase variansi dari tiap variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Nilai
yang dilihat adalah extraction yang terdapat pada tabel communalities. Makin kecil nilainya, makin lemah hubungan antara variabel yang terbentuk. Perhitungan communality setiap variabel dengan persamaan.
Communality adalah jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut proporsi atau bagian varian yang dijelaskan oleh common factor atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel.
Tabel Total Variance Explained, menunjukkan persentase variansi yang dapat dijelaskan oleh faktor secara keseluruhan. Nilai yang menjadi indikatornya eigenvalues yang telah mengalami proses ekstraksi. Pada tabel akan tercantum nilai extraction sum of square loading. Hal ini disebabkan nilai eigenvalues tidak lain merupakan jumlah kuadrat dari faktor loading dari setiap variabel yang termasuk ke dalam faktor. Faktor Loading ini merupakan nilai yang menghubungkan faktor-faktor dengan variabel-variabel. Variabel yang masuk ke dalam faktor adalah yang nilainya lebih dari satu ( ). Dari sini akan terlihat pula jumlah faktor yang akan terbentuk.
Perhitungan nilai karakteristik (eigenvalue) , dimana perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik:
Keterangan:
= matriks korelasi dengan orde n x n = matriks identitas
= eigenvalue
Eigenvalue adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor.
Penentuan faktor karakteristik (eigen factor) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigen value). Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen factor ( ) dengan akar dari matriks eigen value ( ).
Factor loading merupakan korelasi sederhana antara variabel dengan faktor.
Grafik Scree Plot menggambarkan tampilan grafik dari tabel Total Variance Explained. Grafik ini sebenarnya menunjukkan peralihan dari satu faktor ke faktor lainnya garis menurun disepanjang sumbu y. Sumbu x
menunjukkan jumlah komponen faktor yang terbentuk, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai eigenvalues.
Tabel component matrix menunjukkan kategori variabel-variabel ke dalam komponen faktor, atau dengan kata lain menunjukkan distribusi variabel-variabel pada faktor yang terbentuk. Bila yang dijadikan acuan adalah nilai faktor loading yang ada dalam tabel, dimana nilai lebih besar menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara variabel-variabel tersebut dengan komponen faktor. Jumlah jasa kuadrat faktor loading dari tiap variabel tidak lain merupakan nilai extraction untuk tiap variabel yang tercantum dalam tabel communalities.
2.12.4 Rotasi Faktor
Pada rotasi faktor, matrik faktor ditransformasikan ke dalam matrik yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah diinterpretasikan. Dalam analisis ini rotasi faktor dilakukan dengan metode rotasi varimax. Hasil dari rotasi ini terlihat pada tabel Rotated Component Matrix, dimana dengan metode ini nilai total variance dari tiap variabel yang ada di tabel component matrix tidak berubah. Yang berubah hanyalah komposisi dari nilai faktor Loading dari tiap variabel.
Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat Faktor Loading.
Faktor Loading adalah angka yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor satu, faktor dua, faktor tiga, faktor empat atau faktor lima yang terbentuk. Proses penentuan variabel mana akan masuk ke faktor yang mana, dilakukan dengan melakukan perbandingan besar korelasi pada setiap baris di dalam setiap tabel.
Dalam penelitian ini digunakan metode Varimax, karena bertujuan untuk mengekstraksi sejumlah variabel menjadi beberapa faktor. Selain itu metode ini menghasilkan struktur relatif lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan.
2.12.5 Penamaan Faktor
Pada tahap ini akan diberikan nama-nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan factor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya setelah tahapa
pemberian nama faktor terbentuk.
BAB 3
PEMBAHASAN DAN PENGOLAHAN DATA 3.1 Pengambilan Sampel
Pengambilan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik Sampel.
Penelitian ini menggunakan teknik Accidental Sampling yaitu membagikan kuesioner terhadap responden yang memenuhi kriteria sebagai berikut:
- Usia 15-58 tahun yang tidak memiliki pekerjaan.
- Orang yang bekerja kurang dari dua hari dalam seminggu.
- Orang yang tidak bekerja atau sedang mencari pekerjaan
Waktu pelaksanaan dan pengumpulan data dimulai dari tanggal 2 Mei 2017 sampai 2 Juni 2017
Tabel 3.1 Data Pengangguran
No Nama Desa Jumlah
1 Desa Alue Ie Itam 4
2 Desa Alue Ie Mirah 9
3 Desa Alue Ie Patong 6
4 Desa Bandar Baro 10
5 Desa Blang Nisam 7
6 Desa Jambo Balee 5
7 Desa Jambo Lubok 5
8 Desa Pelita Sagop Jaya 6
9 Perkebunan Julok Rayeuk Selatan (JRS) 0
10 Perkebuan Julok Rayeuk Utara (JRU) 0
11 Desa Seuneubok Bayu 4
12 Desa Seuneubok Cina 2
13 Desa Suka Makmu 5
Jumlah
63 Sumber: Catatan Sipil, Kec; Indra Makmur
3.2 Uji Validitas
Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan dengan menggunakan bantuan program SPSS, Sebagaimana diketahui hipotesis penelitian sebagai berikut:
= Variabel valid = Variabe tidak valid
Validitas dapat diukur dengan membandingkan dengan . Kreteria penilaian uji validitas adalah:
a. Apabila > (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka diterima artinya butir pertanyaan tersebut valid
b. Apabila < (pada tarif signifikan 5% atau 1%), maka ditolak artinya butir pertanyaan tersebut tidak valid.
Untuk penilaian ini diperoleh dengan besar sampel 63 orang dan taraf signifikan sebesar 5% atau 0,05 yaitu:
n-2 = 63-2 = 61 rtabel = 0,2480
Tabel 3.2 UjiValiditas
Variabel r-tabel r-hitung Keterangan Variabel 1 0,2480 0,330 Valid variabel 2 0,2480 0,605 Valid variabel 3 0,2480 0,591 Valid variabel 4 0,2480 0,533 Valid variabel 5 0,2480 0,693 Valid variabel 6 0,2480 0,550 Valid variabel 7 0,2480 0,570 Valid variabel 8 0,2480 0,750 Valid variabel 9 0,2480 0,652 Valid
Dari perhitungan pada tabel 3.2 dimana nilai r-hitung (0,330). lebih besar dari nilai r-tabel (0,2480). sehingga dapat disimpulkan bahwa 9 variabel pada tabel diatas dinyatakan valid.
Secara manual perhitungan korelasi product moment antara variabel dengan skor total variabel lainnya (Y) dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3.3 contoh perhitungan korelasi product moment
No
1 5 65 325 25 4225
2 4 62 248 16 3844
3 3 61 183 9 3721
4 4 66 264 16 4356
5 4 57 228 16 3249
6 3 67 201 9 4489
7 5 60 300 25 3600
8 4 62 248 16 3844
9 5 63 315 25 3969
10 5 61 305 25 3721
11 5 63 315 25 3969
12 5 63 315 25 3969
13 5 63 315 25 3969
14 5 64 320 25 4096
15 4 57 228 16 3249
16 5 60 300 25 3600
17 5 60 300 25 3600
18 5 57 285 25 3249
19 3 61 183 9 3721
20 5 71 355 25 5041
21 2 51 102 4 2601
22 4 52 208 16 2704
23 4 41 164 16 1681
24 5 48 240 25 2304
25 5 58 290 25 3364
26 4 52 208 16 2704
27 4 54 216 16 2916
28 3 54 162 9 2916
29 3 53 159 9 2809
30 4 49 196 16 2401
31 3 42 126 9 1764
32 3 50 150 9 2500
33 4 45 180 16 2025
34 4 44 176 16 1936
35 4 55 220 16 3025
36 3 50 150 9 2500
37 2 49 98 4 2401
38
39 4 54 216 16 2916
40 5 56 280 25 3136
41 5 61 305 25 3721
42 5 59 295 25 3481
43 4 63 252 16 3969
44 5 71 355 25 5041
45 5 64 320 25 4096
46 3 68 204 9 4624
47 3 62 186 9 3844
48 4 48 192 16 2304
49 5 71 355 25 5041
50 5 62 310 25 3844
51 5 63 315 25 3969
52 5 65 325 25 4225
53 5 57 285 25 3249
54 4 69 276 16 4761
55 5 70 350 25 4900
56 5 72 360 25 5184
57 4 68 272 16 4624
58 4 27 108 16 729
59 3 67 201 9 4489
60 5 70 350 25 4900
61 4 71 284 16 5041
62 3 56 168 9 3136
63 4 54 216 16 2916
= 263 3696 = 15590 1143 221536
Diperoleh nilai validitas secara manual adalah 0,330 sama dengan output SPSS yakni 0,330. Selanjutnya untuk perhitungan lainnya akan dilakukan dengan program aplikasi SPSS.
3.3 Uji Reabilitas
Setelah dilakukan uji validitas dan dinyatakan valid maka dilanjutkan dengan uji reabilitas suatu variabel dinyatakan reliable apa bila setelah dilakukan uji reliable diperoleh nilai cronbach Alpha > 0.60 atau nilai cronbach Alpha > 0.80 dihitung variansi itemnya akan diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Mencari nilai variansi dari masing-masing variabel dengan rumus sebagai berikut:
0 + 0,829 + 0,848 + 1,053 + 0.829 + 0,924 + 0,744 + 1,252 + 0,856
Mencari nilai variansi total
Mencari nilai Alpha
Berikut adalah hasil perolehan data dari uji reliabilitas dengan SPSS Tabel 3.Cronbach Alpha Reability Test
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on
Standardized Items N of Items
.764 .761 9
Berdasarkan hasil output di atas, didapat nilai cronbach coefisient alpha sebesar 0,764 untuk uji reabilitas atas daftar pilihan responden. Nilai tersebut menyatakan bahwa 9 variabel yang valid tersebut memenuhi syarat uji reabilitas, dimana nilai yang diperoleh sudah lebih dari minimum untuk sebuah penelitian yaitu 0,764.
3.4 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Berikut ini adalah hasil perhitung Method Successive Interval untuk Variabel 1.
Tabel 3.7 Penskalaan Variabel 1
No.
Variabel
Kategori Skor Jawaban
Ordinal
Frekuensi Proporsi Proporsi
Kumulatif Z Densitas
{(z)}
Nilai Hasil Penskalaan
1 2 2 0.031746 0.031746
-1.85573 0.071304 1 3 12 0.190476 0.222222 -0.76471 0.297801 2.056959 4 22 0.349206 0.571429 0.180012 0.392531 2.9748
5 27 0.428571 1
0 0 4.161975
Keterangan:
Langkah-langkah Method Successiv Interval variabel 1:
1. Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal
2. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor jawaban.
3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku.
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut kedalam fungsi densitas normal baku sebagai
5. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus :
2,290
-1,183
0,275
0,916
Menentukan scale Value min sehingga SV terkecil + SV min = 1 Scale value terkecil = -2,290
Nilai X diperoleh dari : -2,290 + X = 1
X = 1 + 2,790 X = 3,290
6. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus :
1 2.857 4,380 -1,379
Dengan perhitungan manual yang dilakukan terbukti sama dengan perhitungan yang dilakukan pada Microsoft Excel. Selanjutnya dengan melakukan cara yang sama, maka semua variabel akan ditransformasikan ke dalam data interval. Hasil pensklaaan dari masing – masing variabel dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.5 Hasil Penskalaan Tiap Variabel
1 1 1 1 1 1 1 1 1
2.20899 2.16658 2.02947 2.15448 2.19382 2.14542 2.23053 2.12319 2.15742 3.14752 3.24748 2.98765 3.11263 3.31722 3.03753 3.13008 2.90292 3.158 4.17164 4.64427 4.35212 4.18869 4.71401 4.00011 3.94887 3.55443 4.4879
4.25848
3.5 Proses Analisis Faktor I
Pada proses awal analisis faktor, dilakukan beberapa tahap sampai dengan diperoleh faktor-faktor baru sebagai dominan yang ingin diperoleh. Proses pertama tabulasi pada data dan melakukan pengolahan dengan software yang telah direferensikan yaitu dengan program SPSS versi SPSS 17.
Ada beberapa variabel yang memenuhi tingkat produktivitas kerja karyawan. Dalam penelitian ini, faktor-faktor tersebut berjumlah 9 variabel yang valid. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh KMO and Barlett’s Test sebesar 0,584 dengan signifikan sebesar 0,000. Berdasarkan teori nilai KMO memang harus diatas 0,5 dengan signifikan atau probabilitas dibawah 0,5 maka variabel layak dan dapat dianalisa lebih lanjut (Santoso, 2002).
Tabel 3.6 KMO and Bartlett’sTest
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .725 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 114.097
Df 36
Sig. .000
Perhituang selanjutnya adalah dengan melihat nilai MSA dapat dilihat pada tabel dibawah. Hasil pada tabel menunjukkan bahwa 9 variabel yang mempunyai nilai lebih dari 0,5 berdasarkan 9 variabel yang dilnilai dalam kuisioner yang merupakan jawaban 63 responden, diperoleh bahwa nilai MSA ynag diperoleh diatas 0,5. Ini mendakan bahwa semua variabel memiliki korelasi cukup tinggi dengan variabel lainnya, sehingga selanjutnya dapat dilakukan analisis pada seluruh variabel yang diteliti.
Tabel 3.7 Measure Of Sampling Adequacy
No. Variabel Nilai MSA
1 Variabel 1 0,509
2 Variabel 2 0,670
3 Variabel 3 0,861
4 Variabel 4 0,784
5 Variabel 5 0,844
6 Variabel 6 0,816
7 Variabel 7 0,634
8 Variabel 8 0,676
9 Variabel 9 0,730
3.6 Proses Analisis Faktor II (Ekstraksi)
Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan Principal Componen Analysis (analisis komponen utama). Didalam Principal Componen Analysis jumlah varians data dipertimbangkan yaitu diagonal matriks korelasi, setiap elemennya
sebesar satu dan full variance digunakan untuk dasar pembentukan faktor, yaitu variabel-variabel lama yang jumlahnya lebih sedikit dan tidak berkorelasi lagi satu sama lain, seperti variabel–variabel asli yang memang saling berkorelasi.
Communalities adalah jumlah varians yang disambangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dengan analisis.
3.6.1 Communalities
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians dari satu variabel awal yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah variabel, maka semakin erat hubungan dengan faktor.
Communalities
Initial Extraction
x1 1.000 .793
x2 1.000 .620
x3 1.000 .408
x4 1.000 .567
x5 1.000 .520
x6 1.000 .458
x7 1.000 .690
x8 1.000 .679
x9 1.000 .591
Extraction Method: Principal Component Analysis.
3.6.2 Total Variance Explained
Total Variance Explaned menerangkan nilai persen dari variansi yang mampu diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini berdasarkan nilai eigenvalue.
Ada 9 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor, dengan masing- masing varian memiliki varian 1, maka total varian adalah 9 x 1 = 9. Jika ke 9
